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課程簡介
混合 AI 部署基礎
- 理解混合、雲端及邊緣部署模型
- AI 負載特性與基礎設施限制
- 選擇合適的部署拓撲結構
使用 Docker 容器化 AI 負載
- 建立 GPU 與 CPU 推理容器
- 管理安全映像檔與登錄庫
- 實施可重複的 AI 環境
將 AI 服務部署至雲端環境
- 透過 Docker 在 AWS、Azure 和 GCP 上執行推理
- 配置雲端運算資源以提供模型服務
- 保護基於雲端的 AI 端點
邊緣與內部部署技術
- 在物聯網裝置、閘道器及微型伺服器上運行 AI
- 用於邊緣環境的輕量級運行時
- 管理間歇性連線與本地持久化儲存
混合網路與安全連線
- 建立邊緣與雲端間的安全隧道
- 憑證、機密金鑰與基於權杖的存取控制
- 針對低延遲推理進行效能調整
編排分佈式 AI 部署
- 使用 K3s、K8s 或輕量級編排工具進行混合設置
- 服務發現與負載調度
- 自動化多地點 rollout 策略
跨環境監控與可觀測性
- 追蹤各地點的推理效能
- 混合 AI 系統的集中式日誌記錄
- 故障檢測與自動化恢復
擴展與最佳化混合 AI 系統
- 擴展邊緣叢集與雲端節點
- 最佳頻寬使用率與快取機制
- 平衡雲端與邊緣之間的運算負載
總結與下一步行動
最低要求
- 具備容器化概念的理解
- 熟悉 Linux 命令列操作
- 熟悉 AI 模型部署工作流程
受眾對象
- 基礎架構架構師
- Site Reliability Engineers (SREs)
- 邊緣計算與物聯網開發人員
21 小時
客戶評論 (3)
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